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路易體失智症的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦白明奇寫的 松鼠之家：失智症大地 可以從中找到所需的評價。
國立成功大學 老年學研究所 白明奇所指導 楊玖潤的 前驅期阿茲海默症與前驅期路易氏體失智症病人之時間感知差異探討 （2020），提出路易體失智症關鍵因素是什麼，來自於前驅阿茲海默失智症、前驅期路易體失智症、時間感知、準確度、精密度。
而第二篇論文逢甲大學 應用數學系 洪子倫所指導 鍾孟廷的 利用單純貝氏機器學習演算法於失智預診斷 （2019），提出因為有 機器學習的重點而找出了 路易體失智症的解答。
松鼠之家：失智症大地
為了解決路易體失智症 的問題，作者白明奇 這樣論述：
※這本書的書名來自一部電影Se souvenir des belles choses（英譯Beautiful Memories, 2001，台灣譯為〈記得我愛你〉）。 ※如William Gibson 所說，未來其實已經到來，只是分配得很不平均。在失智業已盛行的時代，我們必須面對失智症的正確診斷及其帶來的問題。台灣要什麼樣的長照，要什麼樣的照護，取決於民間聲音。 ※白明奇醫師是失智症的權威。綜合多年的臨床經驗加上淵博的專業知識，寫出一篇篇令他印象深刻的失智症故事。 ※此書讓你充分了解失智症，包含記憶與失憶、早期失智、阿茲海默症、血管性失智、路易體失智症
、額顳葉退化症、生活中的失智症、與長照相關和電影中的失智症。
路易體失智症進入發燒排行的影片
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前驅期阿茲海默症與前驅期路易氏體失智症病人之時間感知差異探討
為了解決路易體失智症 的問題，作者楊玖潤 這樣論述：
研究背景與目的：時間感知為一種主觀時間體驗的認知能力，它主要牽涉到注意力、記憶、決策能力，是不可或缺的認知功能。過去研究顯示，與認知未受損的對照組相比，阿茲海默失智症 (Alzheimer's dementia, AD) 病人有時間感知缺陷；但關於路易氏體失智症 (dementia with Lewy bodies, DLB) 病人的時間感知相關研究較少。如果能了解失智症前驅期階段的時間感知是否已有缺陷，將有助於未來理解這兩種失智症的病徵。因此本研究的目的在於探討前驅期阿茲海默失智症 (prodromal AD, prAD) 及前驅期路易氏體失智症 (prodromal DLB, prDLB
) 時間感知的差異性。研究方法：本研究邀請prAD、prDLB病人以及正常控制組 (CU) 參與研究。先施測神經心理測驗，再進行兩項時間感知測驗：口頭預估測驗及時間間隔製造測驗。了解三組對時間的準確度 (accuracy)、精密度 (precision) 以及高、低估時間的傾向，比較各組時間感知能力的差異。研究結果：總共41位prAD、30位prDLB和37位CU完成了這項研究。在口頭預估測驗中，9秒 (F =4.14，p = 0.019) 以及27秒 (F = 4.21，p = 0.017) 的離散係數 (CV) 是prAD顯著高於CU組，顯示prAD組較CU組精密度差。時間間隔製造測驗中，
主觀時間單位 (STU) 10秒 (F = 4.34，p = 0.015) 以及30秒 (F = 4.45，p = 0.014) 時間間隔是prAD顯著低於prDLB組，顯示prAD組較傾向高估時間，prDLB組較傾向低估時間。結論：prAD表現出對時間的不精密和高估時間間隔的傾向。然而，三組之間的準確度沒有顯著差異，推測這兩個前驅期失智症的臨床和病理嚴重程度變異度較大，部分病人的時間感知準確度尚未受到影響。
利用單純貝氏機器學習演算法於失智預診斷
為了解決路易體失智症 的問題，作者鍾孟廷 這樣論述：
失智症(Dementia)是一種因腦部病變或損傷所導致的漸進性認知功能退化，且退化的幅度遠高於一般正常老化速度。失智不是單一種疾病，而是一群症狀的組合(症候群)主要以判斷、定向、抽象思考、記憶、注意、語言等認知功能障礙為主，同時也可能伴隨著干擾行為、個性改變、幻覺或妄想等症狀，嚴重則足以影響日常生活功能以及工作表現。 失智症可以分為可逆與不可逆，視疾病的成因而有所差異，約只有不到10%的失智症可經由治療逆轉。雖然失智症最常發生在老年人口，約占65歲以上之老年人口的5%，但並非是老人的專利；許多具有家族或遺傳病史的患者，在65歲之前便已發病，我們稱之為早發性失智症(Early onset
dementia)。這類患者發病時正值壯年，大多要負責家庭經濟，一但併發，隨著認知功能的退化，影響其工作能力，衝擊的範圍比起老年病患來的大許多。 本研究將導入貝氏分類，將失智症的危險因子，如性別、年齡、教育程度、高血壓、心臟病、糖尿病、甲狀腺機能低下、腦中風等因子，並考慮醫界常用來評估失智症的簡易智能量表(Mini-mental state examination, MMSE)以此建構出可行的失智症臨床初期診斷模式。 本研究募集到169名實驗對象，其中男性87人，女性82人，確定失智者有130人，正常或疑似者有39人。收集建立失智症相關危險因子分析的基礎資料，作為預測模式各項輸入
之訓練對象，最後進行失智症預測模式實際預測準確度之驗證。由於國內患者是依據臨床失智評估量表(Clinical Dementia Rating Scale, CDR Scale)的分數，作為身心障礙等級的分類，並據此作為外籍監護工申請與內政部社會司居家服務照顧費用補助的依據。因此，本研究將以臨床失智評估量表(CDR)作為主要預測評估之目標對象。藉由此次研究，預測CDR作為失智症初步鑑別診斷。未來需要收集更多、更充分的樣本資料，來作為預測模型之訓練及驗證，期望可以達到具有約80%的高預測精確度，最後發展出作為監測與預防失智症發生的基礎應用軟體系統模組，提供給精神科臨床醫師一個客觀且公正的線上輔助診
斷工具，並達成早期疾病預防之目標，同時改善患者生活品質的理想。